最全生存分析网页版工具你掌握了几种

　　本文首发于百味科研芝士微信公众号，转载请注明：百味科研芝士，Focus科研人的百味需求
　　想研究疾病OS，PFS，DFS？
　　想研究预后如何制作生存曲线？
　　百味芝士今日为你盘点几款生存曲线制作方法。
　　第一款：KaplanMeierPlotter数据库
　　KaplanMeierPlotter数据库这是今天推荐首款生存曲线制作方法，官网（http：kmplot。comanalysis），它是长的这个样子的。
　　咋一看，KaplanMeierPlotter数据库似乎只能研究6个癌种，小编之前也犯了同样的错误，pancancer（pancreaticcancer，胰腺癌像不像？）。其实，pancancer是画中有画，不信咱打开瞧瞧！
　　先看看mRNA表达谱，还有不下20个癌种可供研究，而主页上面的五个癌种的信息是比较详细的。同样，也可以查看miRNA表达谱的pancancer，包含的癌种也有20种。
　　KaplanMeierPlotter数据库的数据来源于GEO（仅限Affymetrix微阵列），EGA和TCGA，缺点是每个数据库每两年更新一次。走起来～
　　点击癌种LungCancer，左上的搜索框输入KRAS，默认参数。
　　下拉页面，点击DrawKaplanMeierPlotter，简单粗暴，出图！
　　最后，我们看看参数设置吧，在survival这里可以选择患者的总生存期（OS）、首次进展生存期（FP）、再次进展生存期（PPS）。而对于随访时间的终点也可以设置，在Survival菜单下面的Followupthreshold里面。
　　接着，看看其他参数设置，左上角是探针设置，根据自己的研究选择不同的探针。病理参数里面可以设置病理类型、分级、分期、T、N、M、性别、吸烟史。在治疗分组中，也可以看不同治疗的预后。而数据集里面也囊括了TCGA以及GEO的芯片数据。最后的COX分析也可以选择单因素和多因素分析。
　　通过参数设置，我们可以分析不同亚组、不同病理参数、不同治疗模式、不同数据集的患者预后，由此也看出来KaplanMeierPlotter数据库的强大。
　　第二款：SPSS软件
　　SPSS软件制作生存曲线是最经典的做法，只要你有数据就能做，就是不熟悉SPSS的孩纸会感觉稍稍复杂。直接上数据吧！假定：分组信息（0低表达；1高表达）、存活状态death（0存活；1死亡）、生存时间time（月）。
　　数据录入完成后，依次点击分析生存函数KaplanMeier
　　参数设置：time时间，death状态，点击定义事件（终点时间设置为1死亡）
　　设置检验统计量：对数秩、Breslow
　　选项里面点击生存函数
　　直接出图！当然，这个图在SPSS中可以进行简单修改，可以试一试！
　　第三款：GraphdPadPrism软件
　　GraphdPadPrism软件是一款超级好用的专业医学绘图软件，在医药生物领域被广泛使用，拥有ROC曲线分析、BlandAltman分析功能以及GraphPadPrism的线性非线性拟合功能，所以，制作生存曲线对它来说只是小菜。
　　首先，录入数据，注意它与SPSS的输入区别，即实验组（EXP）和对照组（CON）输入在不同的两列中。
　　点击Graphs中的Data1，右侧即显示制作好的生存曲线。
　　调色：鼠标双击其中一条曲线，更改颜色后点击OK。
　　下面是更换颜色后的图，看着还不错
　　图还行，貌似缺点东西，P值！点击菜单栏中Analyze，选择survivalcurve，然后点击OK。
　　直接查看P值及其他数据。相比SPSS来说，略显麻烦，但是对图形的修改，还算不错，有机会下次为大家推送GraphdPadPrism。
　　第四款：UALCAN网站
　　UALCAN（http：ualcan。path。uab。eduindex。html）主要是基于TCGA数据库中的相关癌症数据进行分析的网站，操作仍然是简单粗暴，先看主页。
　　开始表演了抖一下Analysis，方框里面根据需要更改。
　　点一下Explore，继续点Showallgeneexpressioninsamepage，别停！接着点Survival，完事儿！
　　话说这图出的真惊喜，连续好几张（不试后悔）！必须给五星！
　　第五款：GEPIA网站
　　GEPIA在百味里面推送过，官网（http：gepia。cancerpku。cn）
　　收索框中输入基因，点击SurvivalAnalyze。
　　跳转页面，在下图红框里面选择一个肿瘤患者数据集，比如LUAD。
　　点击下方Plot，出图666。
　　第六款：cbiportal网站
　　这个网站（https：www。cbioportal。org）大家太熟悉了，不再多说！点击链接直接查看推文：懒人如何分析TCGA数据之cBioportal网站。
　　第七款：Oncolnc网站
　　既然是Party，那就再来介绍一个网站好了！OncoLnc，也是一款基于TCGA数据预后分析网站，官网网址：http：www。oncolnc。org。
　　输入基因名：可以是基因名，也可以输入mRNA，microRNA和lncRNA。
　　点击Submit后，查看结果页面如下，显示了肿瘤类型、回归系数、P值、基因表达水平等参数。
　　比如选择肺腺癌后，点击YesPlease！在这个页面比如选择低位4分位和高位4分为的表达量，也就是25：25，当然，也可以选择50：50也就是取中位数。
　　点击提交，生存曲线就做好了，直接导出PDF保存。
　　下拉页面，保存生存分析的数据，分析结束。
　　第八款：R软件
　　R语言做生存曲线作为今天的压轴方法，在这里以TCGA数据库中的数据为例，分析差异基因表达情况与患者的生存关系。
　　首先用hash函数从矩阵normalizeExp。txt中提取TOP2A的基因表达量。
　　将基因表达量与生存文件time文件整合
　　survival函数制作生存曲线
　　出图学会了吗？
　　纵观这些软件或数据库，都各有千秋，根据需要，可以任意选择。小编今天总结了常见的制作生存曲线的八种方法，然而，制作生存曲线的方法远不止这些，小伙伴们，跟帖吧